Как это работает

Живые нейроны коры выращивают в лаборатории на чипе с 4096 электродами. Их бьют током по заданным схемам и записывают, как сигнал растекается по культуре в пространстве и затухает во времени. Затем эти закономерности переводят в обычный программный код — «адаптер нейродинамики». Он встраивается в ранние слои диффузионной видеомодели и работает как демпфер: держит резкость краёв и не даёт мелким ошибкам копиться от кадра к кадру. Именно из-за накопления ошибок длинные ИИ-ролики со временем расплываются в кашу.

Адаптер крошечный: меньше 0,1% от размера модели. В публичном демо на игровой модели Oasis 500M, обученной на Minecraft, он занимал около 156 тысяч параметров. Результат там такой: качество выше базовой модели на 19%, выше обычного дообучения на 15% и выше LoRA на 5%. Внешние тесты Bluesky Compute показали инференс в 4,4 раза дешевле и в 3 раза больше связного видео.

Так сколько крыс на 15 секунд видео?

Ноль. Нейроны в генерации вообще не участвуют: они сидят в лабораторной чашке и нужны только на этапе «открытия» алгоритма. Готовая модель крутится на обычных чипах AWS Trainium, биологического железа у клиента нет. Так что крысиной многоножки, подключённой к серверам, не будет: крысы один раз продиктовали формулу, дальше работает кремний.

Где подвох

Коммерческую модель TBC раскрывает скупо: неизвестны базовая модель, разрешение, длина роликов и метрика качества. The Decoder замечает, что «в 5 раз быстрее» и «на 80% дешевле» — одна и та же цифра, записанная дважды. Главный вопрос скептиков: не даст ли то же самое обычная дистилляция или кэширование, без всякой биологии? Сравнения на одной и той же базовой модели компания пока не опубликовала.

Источники: Wired, The Decoder

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей